bp_model = Sequentialbp_modeladdDense128 input_dim=look_back activation=relubp_modeladdDense64 activation=relubp_modeladdDense1用文字阐述上述代码是如何构建bp神经网络的详细一些800字

上述代码是用Keras框架构建了一个BP（Back Propagation）神经网络模型，该模型包含三个层次，分别为输入层、隐藏层和输出层。

首先，通过bp_model.add(Dense(128, input_dim=look_back, activation='relu'))语句，声明了一个具有128个神经元的隐藏层，其中input_dim=look_back表示输入层的维度为look_back，即输入的数据每个时间步长的特征数量。此外，激活函数采用了ReLU（Rectified Linear Unit），即修正线性单元函数，其公式为f(x)=max(0,x)，可以将所有负数值转换为0，保留正数值不变。

接下来，通过bp_model.add(Dense(64, activation='relu'))语句，声明了一个具有64个神经元的隐藏层，激活函数同样采用了ReLU函数。

最后，通过bp_model.add(Dense(1))语句，声明了一个具有1个神经元的输出层，该层不需要激活函数，因为输出层通常用于预测数值，直接输出即可。

总体来说，上述代码构建了一个两层的BP神经网络，其中输入层包含look_back个神经元，隐藏层包含128个神经元和64个神经元，输出层包含1个神经元。采用ReLU作为激活函数，可以避免神经元饱和和梯度消失的问题，提高模型的精度和收敛速度